本文關(guān)鍵詞：基于粒子濾波的雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤方法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著21世紀(jì)航運(yùn)業(yè)高速發(fā)展,雷達(dá)在水上航運(yùn)中的安全效能也越來(lái)越受到人們的重視。在實(shí)際的船舶航行過(guò)程中,往往是多個(gè)船舶而不是單一的船舶,這就對(duì)雷達(dá)的多目標(biāo)跟蹤能力提出了更高的要求。在多目標(biāo)跟蹤中,聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是較好的解決數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的一種方法。粒子濾波是解決非線性條件下較好的一種濾波方法。本文將聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和粒子濾波相結(jié)合來(lái)解決多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題。因此,基于粒子濾波的雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤方法的研究具有理論研究意義和工程應(yīng)用價(jià)值。本文首先對(duì)多目標(biāo)跟蹤進(jìn)行了分析,包括點(diǎn)跡錄取、關(guān)聯(lián)處理、跟蹤濾波、航跡管理。著重對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)理論進(jìn)行了討論,討論了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的特點(diǎn)及分類(lèi)。分析了最近鄰域數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(NNDA).概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(PDA)、多假設(shè)跟蹤算法和聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(JPDA)等數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的特性。通過(guò)對(duì)理論和實(shí)驗(yàn)分析,驗(yàn)證各自算法的有效性。然后分析了粒子濾波的理論與方法,包括序貫重要性采樣,并對(duì)其存在的問(wèn)題和解決的策略進(jìn)行了討論,對(duì)影響粒子濾波的粒子數(shù)和噪聲進(jìn)行了仿真分析,并得出了相應(yīng)結(jié)論。通過(guò)仿真,驗(yàn)證粒子濾波的算法較擴(kuò)展卡爾曼和不敏卡爾曼的優(yōu)越性。接著對(duì)聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)做了詳細(xì)討論,最后把聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和粒子濾波相結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)環(huán)境下的目標(biāo)可靠跟蹤,并通過(guò)仿真分析驗(yàn)證了該方法的有效性。最后利用Visual Studio 2010平臺(tái),把聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和粒子濾波算法進(jìn)行了軟件實(shí)現(xiàn),利用實(shí)際雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)多目標(biāo)環(huán)境下的跟蹤效果進(jìn)行了檢驗(yàn),顯示多目標(biāo)跟蹤結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：多目標(biāo)跟蹤 粒子濾波 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：U675.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 課題研究背景和意義10-11
• 1.2 論文相關(guān)內(nèi)容發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.2.1 雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 粒子濾波的發(fā)展現(xiàn)狀12
• 1.3 本論文的研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.4 本論文的組織結(jié)構(gòu)13-14
• 第2章 雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤方法分析14-31
• 2.1 多目標(biāo)跟蹤原理14
• 2.2 點(diǎn)跡錄取14-15
• 2.3 關(guān)聯(lián)處理15-28
• 2.3.1 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的特點(diǎn)和分類(lèi)17-18
• 2.3.2 最近鄰域數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)18-21
• 2.3.3 概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)21-25
• 2.3.4 多假設(shè)跟蹤算法25-27
• 2.3.5 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)27-28
• 2.4 跟蹤濾波28-29
• 2.5 航跡管理29
• 2.6 本章小結(jié)29-31
• 第3章 多目標(biāo)環(huán)境下粒子濾波算法研究31-55
• 3.1 粒子濾波算法31-38
• 3.1.1 貝葉斯濾波31-32
• 3.1.2 序貫重要性采樣32-34
• 3.1.3 序貫重要性采樣問(wèn)題及策略34-36
• 3.1.4 粒子濾波算法步驟36-38
• 3.2 仿真實(shí)驗(yàn)38-43
• 3.3 基于聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和粒子濾波的多目標(biāo)跟蹤43-54
• 3.4 本章小結(jié)54-55
• 第4章 基于粒子濾波的雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤處理系統(tǒng)的軟件實(shí)現(xiàn)55-62
• 4.1 系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)55
• 4.2 雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤處理軟件設(shè)計(jì)55-57
• 4.2.1 CUDA配置55-56
• 4.2.2 軟件流程56-57
• 4.3 雷達(dá)圖像顯示57-59
• 4.4 實(shí)驗(yàn)效果59-60
• 4.5 本章小結(jié)60-62
• 結(jié)論62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 致謝66-67
• 作者簡(jiǎn)介67

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